LLM을 이용한 agent-based modeling의 논리적 추론
학습형 모델링(ABM)은 수백만 명의 개인과 그 상호 작용을 모델링 할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 정책 결정에 유용하다. 그러나 ABM은 전통적으로 정적 전제에 의존해왔다. 이는 모델이 실시간으로 변하는 상황에 적응하지 못하게 한다. 우리 연구에서는 이러한 정보 결핍을 해결하기 위한 새로운 접근법을 제공한다. 대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 의사 결정 예측에 새로운 기회를 제공한다. 여기서, 우리는 LLM을 ABM 시뮬레이션에서 인간의 의사 결정 예측에 사용하는 스케일러블 하이브리드 에이전트 기반 및 언어 구동 에피디믹(HALE) 모델링 프레임워크를 소개한다. 증명과정을 위한 목적으로, 우리는 HALE을 사용하여 COVID-19과 그 효과를 Salt Lake County, UT에서 시뮬레이션한다.
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